Aprendizagem profunda aplicada ao sensoriamento remoto para a análise e mapeamento de unidades de paisagem da planície costeira do maranhão/ brasil

• Processo: 24/15740-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 26 de dezembro de 2024
• Data de Término da vigência: 25 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Humanas - Geografia - Geografia Humana
• Pesquisador responsável: Archimedes Perez Filho
• Beneficiário: Francisco Afonso Cavalcanti Júnior
• Supervisor: Fabian Faßnacht
• Instituição Sede: Instituto de Geociências (IG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Freie Universität Berlin, Alemanha
• Vinculado à bolsa: 22/15889-2 - Transformações ambientais em planícies costeiras no Maranhão decorrentes de pulsações climáticas holocênicas e do uso e ocupação da terra, BP.PD
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Maranhão Planície costeira Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aprendizagem profunda | Maranhão | Planície costeira | Sensoriamento Remoto | Unidades de paisagem | Transformação da paisagem costeira

Resumo

Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de aprendizagem profunda em sensoriamento remoto para o mapeamento detalhado e análise das unidades de paisagem da planície costeira do estado do Maranhão/ Brazil, abrangendo os litorais oriental e ocidental. As redes neurais convolucionais (CNNs) de aprendizagem profunda serão empregadas para identificar, classificar e monitorar diferentes formas de relevo e usos do solo, como dunas, paleodunas, terraços marinhos e outros elementos geomorfológicos. A pesquisa visa identificar, classificar e monitorar as diferentes formas de relevo e usos da terra na região. A integração dessas técnicas avançadas com sistemas de informação geográfica (GIS) possibilitará a criação de mapas detalhados e a análise espacial das mudanças no uso da terra e nas características geomorfológicas. A metodologia envolve a coleta de dados de alta resolução, pré-processamento rigoroso, análise com inteligência artificial e validação dos resultados com dados de campo. O estudo busca não apenas contribuir para a literatura sobre geomorfologia costeira, mas também suprir a necessidade da identificação, com mais precisão, das diferenciações e rupturas na paisagem e que podem passar desapercebidas em uma análise convencional em sensoriamento remoto.